Agent-Go提供模組化框架，用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商（如OpenAI）、用於長期保持上下文的向量記憶庫，以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具（API、資料庫或shell指令），代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史，且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。

Fast-LLM-Agent-MCP 是一個輕量級的開源 Python 框架，用於構建結合記憶管理、鏈式推理和多步規劃的 AI 代理。開發者可以與 OpenAI、Azure OpenAI、本地 Llama 及其他模型整合，以保持對話上下文、產生結構化推理跡徑，並將複雜任務拆解為可執行的子任務。其模組化設計允許整合自定義工具及記憶庫，適用於虛擬助理、決策支援系統及自動化客戶支持機器人等應用。